Ce module présente le paradigme de l'algorithme glouton puis l'applique `a ration est strictement positive par définition, un sous-ensemble optimal est
Previous PDF | Next PDF |
[PDF] Algorithmes gloutons Problèmes doptimisation Problèmes d
Algorithmes gloutons Un algorithme glouton construit une solution pas à pas sans revenir sur ses décisions, en effectuant à chaque étape le choix
[PDF] LES ALGORITHMES GLOUTONS - LIP6
Or par définition, l'algorithme ordonnance l'intervalle qu'il est en train de traiter si celui-ci n'intersecte aucun intervalle de θ C'est le cas pour σ*, donc σ* est
[PDF] Algorithmes gloutons - LIX-polytechnique
Cours 5': Algorithmes gloutons Théor`eme: l'algorithme donne bien un résultat optimal Définition: Un ensemble A de tâches est dit“indépendant”si il
[PDF] Algorithmes gloutons - Unisciel
Ce module présente le paradigme de l'algorithme glouton puis l'applique `a ration est strictement positive par définition, un sous-ensemble optimal est
[PDF] Algorithmes Gloutons - MACS
Interval Scheduling : Algorithmes gloutons Approche L'algorithme glouton ' earliest finish time' est optimal Preuve cela contredit la définition de S* ▫
[PDF] Chapitre 9 Algorithmique - Apprendre-en-lignenet
impliquées dans la définition et la conception des algorithmes Un algorithme glouton est un algorithme qui suit le principe de faire, étape par étape, un
[PDF] ALG TD Algorithmes Gloutons - IRISA
1 Rappeler la définition d'un arbre couvrant minimal 2 Donner le principe glouton derri`ere l'algorithme de Prim 3
[PDF] Algorithmique
2 1 2 Algorithme rapide pour les polygones convexes 6 Algorithmes gloutons 35 Définition 6 1 On appelle algorithme glouton un algorithme qui, à chaque
[PDF] corrige bac pro gestion administration 2016
[PDF] corrigé tonea factory
[PDF] epreuve e2 gestion administrative des relations avec le personnel 2017
[PDF] epreuve e2 gestion administrative des relations avec le personnel 2015
[PDF] der krieg otto dix histoire des arts
[PDF] otto dix der krieg gravures
[PDF] gestion admission bac pro
[PDF] der krieg otto dix description
[PDF] gestion admission post bac 2017
[PDF] gestion admission post bac identifiant
[PDF] otto dix der krieg analyse du tableau
[PDF] la monnaie évaluation ce2
[PDF] apb gestion oullins
[PDF] gestion admission post bac enseignant
Algorithmes gloutons [gl]
Algorithmique
Karine Zampieri, Stephane Riviere, Beatrice Amerein-SoltnerUniscielalgoprogVersion 21 mai 2018
Table des matieres
1 Paradigme de l'algorithme glouton
22 Exemple : Rendu de la monnaie
43 Exemple : Location d'une voiture
53.1 Probleme
53.2 Algorithme
53.3 Preuve de l'optimalite de l'algorithme
53.4 Limites de l'algorithme
6 4Elements de la strategie gloutonne7
5 Fondements theoriques des methodes gloutonnes
85.1 Matro
des. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85.2 Algorithmes gloutons sur un matro
de pondere. . . . . . . . . . . . . . . 86 Conclusion
1 1 Algorithmes gloutonsMots-ClesTechniques de conception, Algorithmes gloutons RequisAxiomatique imperative, Recursivite des actions, Complexite des algorithmesDiculte• • ◦Objectif
Ce module presente le paradigme del'algorithme gloutonpuis l'applique a plusieurs exemples. Les dernieres sections donnent les elements de la strategie gloutonne ainsi que les fondements theoriques des methodes gloutonnes. 1 Unisciel algoprog { gl00cours-texte, May 21, 201821 Paradigme de l'algorithme glouton
Dans ce module, on se concentre sur les problemes d'optimisation.Algorithme glouton (greedyen anglais)
(Dit aussivorace) Procedure algorithmique qui construit une solution d'une maniere incrementale. A chaque etape, cette technique prend la direction la plus prometteuse,suivant des regles bien simples, en considerant une seule donnee a la fois.Globalement optimale ou heuristique
Ce choix, localement optimal, n'a aucune raison de conduire a une solution globalement optimale. Cependant, certains problemes peuvent ^etre resolus d'une maniere optimale ainsi. Autrement dit,l'optimalite locale conduit a l'optimalite globale. Dans d'autres cas, la methode gloutonne est seulement une heuristique qui ne conduit qu'a unesolution sous-optimale, mais qui peut ^etre utilisee quand on ne conna^t pas d'algorithme exact ecace. Le module @[Heuristiques] revient sur les algorithmes voraces en tant que solutions heuristiques.Algorithme generique d'une procedure gloutonne Il peut ^etre resume comme suit :AlgorithmevoraceDébutS<- EnsembleVide C ensemble des candidats la solution Tant que S n estpasunesolution etC<> EnsembleVide Faire|x <- choisir un é lémentde C le plus prometteur C C x |Sirealisable(solution,x)Alors| |solution <- union (solution,x ) |FinsiFinTantQueSiSest une solution Alors|RetournerSSinon
|Retournerpas desolution FinSi Fin Le choix de la donnee la plus prometteuse, lors de la construction de la solution, se fait suivant une regle. Cette regle denit en realite la strategie de l'algorithme glouton ainsi concu.Remarque A la n de leur execution, les algorithmes gloutons ne generent qu'une seule solution. De plus, un algorithme glouton ne revient jamais sur une decision prise precedemment. Unisciel algoprog { gl00cours-texte, May 21, 20183Remarque La fonction de selection est generalement basee sur la fonction objectif a optimiser. Unisciel algoprog { gl00cours-texte, May 21, 201842 Exemple : Rendu de la monnaie
An de clarier la terminologie introduite ci-avant :Probleme Soit le probleme de rendre la monnaie a un client en lui donnant le moins de pieces possibles.Elements du schema
Ils sont resumes comme suit :
1. L esca ndidatsp otentiels al aso lution: en semble nid ep iecesd em onnaie,p ar exemple : 1, 5, 10 et 25 centimes. 2. Un es olution: l et otald el 'ensembled ep iecesc hoisiesc orrespondante xactement au montant a payer. 3. Un esol utionr ealisable: l et otald el 'ensembled ep iecesc hoisiesn ed epassep asl e montant a payer. 4. L ad onneel ap lusp rometteuseest l ag randep ieceq uire sted ansl 'ensembled es candidats. 5. F onctiono bjectif: m inimiserl en ombred ep iecesu tiliseesd ansl aso lution.Algorithme L'algorithme glouton pour cet exemple est :AlgorithmevoraceDébutS<- EnsembleVide C ensemble des candidats la solution TantQuetotal(S)SiSest une solution Alors|retournerSSinon
|retournerpas desolution FinSi FinExemple
Soit la monnaie de 87 centimes a rendre en utilisant seulementf25, 10, 5, 1g. L'algorithme ci-dessus va generer la solution : 3*25 + 1*10 + 2*1. Unisciel algoprog { gl00cours-texte, May 21, 201853 Exemple : Location d'une voiture
3.1 Probleme
On considere le probleme de la location d'une unique voiture. Des clients formulent un ensemble de demandes de location avec, pour chaque demande, le jour du debut de la location et le jour de restitution du vehicule. Le probleme est d'aecter le vehicule de maniere a satisfaire lemaximum de clientspossible (et non pas de maximiser la somme des durees des locations). On dispose donc d'un ensembleEdes demandes de location avec, pour chaque element edeE, la dated(e)du debut de la location et la datef(e)de la n de cette location. On veut obtenir un ensembleFmaximal de demandes satisfaites. Cet ensembleFdoit verier une unique contrainte : deux demandes ne doivent pas se chevaucher dans le temps, c.-a-d. une location doit se terminer avant que la suivante ne commence. Cette contrainte s'ecrit mathematiquement :3.2 AlgorithmeAlgorithme
FonctionlocationDUneVoiture(E)Début|Tri des é lémentsde E par date de fincroissante:Onobtient une suite e [1],e[2]...e[n]
telle que f e [1])<= f e [2])<=...<= f e n F [1] <- e [1] j <- 1 |Pourk<- 1 à n Faire| |Sid (e[k]) >=f (F[j])Alors| | |j <- j + 1 F j e j | |FinSi|FinPour|Retourner(F)Fin